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龙图腾网获悉东南大学申请的专利基于刚柔规则驱动的老旧街区三维形态智能更新优化方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN119622866B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-10-10发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202411535800.3，技术领域涉及：G06F30/13；该发明授权基于刚柔规则驱动的老旧街区三维形态智能更新优化方法是由杨俊宴;孙昊成;邵典;秦齐设计研发完成，并于2024-10-31向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于刚柔规则驱动的老旧街区三维形态智能更新优化方法在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于刚柔规则驱动的老旧街区三维形态智能更新优化方法，包括采集目标老旧街区矢量数据、所在城市的设计规范与标准文本数据；建立城市设计刚性行业规范要求的规则图谱；使用MaskR‑CNN编码技术自动标注该设计的空间结构、功能布局、道路系统、蓝绿系统矢量数据，形成经典城市设计成果规则的知识图谱，建立城市设计柔性专业知识导向的规则图谱；建立老旧街区三维形态图网络、刚性规则图谱与柔性知识图谱的多层网络关联；将目标老旧街区的优化三维形态方案输出至空间全息沙盘，最终输出老旧街区的优化三维形态图网络与可视化方案。本发明能够实现基于刚性规则与柔性知识混合驱动，来优化老旧街区三维形态。

本发明授权基于刚柔规则驱动的老旧街区三维形态智能更新优化方法在权利要求书中公布了：1.基于刚柔规则驱动的老旧街区三维形态智能更新优化方法，其特征在于，包括以下步骤： 1采集目标老旧街区矢量数据、所在城市的设计规范与标准文本数据、所在城市其他街区设计方案图片数据； 2从所在城市的设计规范与标准文本数据中抽取管控术语与管控具体内容，使用可拓基元模型法进行“物元-事元-关系元”的基本结构化表示；从语句的关联关系中，根据共轭关系-互补关系-约束关系-建议关系对基元模型进行分类存储，建立城市设计刚性行业规范要求的规则图谱； 3使用拓扑图结构与三维空间进行关联计算，提取城市设计空间美学方面的专业知识规则；使用MaskR-CNN编码技术自动标注经典城市设计成果的空间结构、功能布局、道路系统、蓝绿系统矢量数据，形成经典城市设计成果规则的知识图谱，建立城市设计柔性专业知识导向的规则图谱； 4建立老旧街区三维形态图网络、刚性规则图谱与柔性知识图谱的多层网络关联，使老旧街区三维形态图网络逐步迭代，直至满足刚性规则图谱与柔性知识图谱的约束条件，输出方案； 5将目标老旧街区的优化三维形态方案输出至空间全息沙盘，进行街区三维多方案展示与交互优化，最终输出老旧街区的优化三维形态图网络与可视化方案； 所述步骤3中使用拓扑图结构与三维空间进行关联计算，提取城市设计空间美学方面的专业知识规则，具体包括： 采集全球经典城市魅力地区的城市空间平面航拍图作为样本库，通过语义分割与识别技术对所述航拍图进行分割识别，将图像要素识别为建筑、道路、广场、绿地、水系五个类别的要素，并抽象为由节点和边构成的拓扑图结构；利用多层级的图神经网络的深度学习模型处理所述拓扑图结构，通过学习节点之间的关系来捕捉图中的模式和信息，通过层次化学习结构提升捕捉效果；通过空间自学习技术计算案例街区的空间集聚度、开合度、错落度量化指标，并与拓扑图结构进行关联计算，用于提取城市设计空间美学方面的专业知识规则，形成空间美学规则的知识图谱； 所述步骤3中使用MaskR-CNN编码技术自动标注该设计的空间结构、功能布局、道路系统、蓝绿系统矢量数据，形成经典城市设计成果规则的知识图谱，建立城市设计柔性行业规范要求的规则图谱，具体包括： 采集经典城市设计成果，使用卷积神经网络识别所述经典城市设计成果的设计方案图片数据，提取为城市设计平面图的二维矢量图形数据，并使用MaskR-CNN编码技术标注该设计方案的空间结构、功能布局、道路系统、蓝绿系统矢量数据；其中，所述空间结构矢量数据包含各功能核的几何中心；所述功能布局矢量数据包含商业、办公、住宅、工业、绿地、公共服务和交通的功能布局数据；所述道路系统矢量数据包含主干路、次干路和支路的三级矢量信息；所述蓝绿系统矢量数据包含绿廊、次绿廊和水域的矢量数据信息；通过知识图谱技术逆向解析各经典作品中城市设计的大师风格，形成经典设计规则的知识图谱；结合空间美学规则的知识图谱，形成城市设计柔性行业规范要求的规则图谱； 所述步骤4中建立老旧街区三维形态图网络、刚性规则图谱与柔性知识图谱的多层网络关联，具体包括： 基于目标老旧街区矢量数据,建立老旧街区三维形态图网络，结合城市设计刚性行业规范要求的规则图谱和城市设计柔性行业规范要求的规则图谱，根据设计方案的所在场地区位，使老旧街区三维形态图网络逐步迭代，直至满足刚性规则图谱与柔性知识图谱的约束条件，输出城市设计潜在方案的规则与知识参数数据；在此基础上，将潜在方案与样本库中相关联的矢量数据筛选出来，从而建立知识规则与实体空间要素的自动关联过程；其中，所述筛选过程采用梯度下降方法，观察各参数对应模型在训练时卷积池化层的损失函数波动情况，对比训练时间、生成结果来确定最优学习率、迭代次数，直至最优，最终建立起老旧街区三维形态图网络、刚性规则图谱与柔性知识图谱的多层网络关联。

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